論文の概要: Kernel Two-Dimensional Ridge Regression for Subspace Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01477v1
• Date: Tue, 3 Nov 2020 04:52:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 04:00:29.410284
• Title: Kernel Two-Dimensional Ridge Regression for Subspace Clustering
• Title（参考訳）: サブスペースクラスタリングのためのカーネル2次元リッジ回帰
• Authors: Chong Peng, Qian Zhang, Zhao Kang, Chenglizhao Chen, and Qiang Cheng
• Abstract要約: 本稿では,2次元データに対する新しいサブスペースクラスタリング手法を提案する。 2Dデータを入力として直接使用するので、表現の学習はデータ固有の構造や関係から恩恵を受ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.651770340521786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Subspace clustering methods have been widely studied recently. When the inputs are 2-dimensional (2D) data, existing subspace clustering methods usually convert them into vectors, which severely damages inherent structures and relationships from original data. In this paper, we propose a novel subspace clustering method for 2D data. It directly uses 2D data as inputs such that the learning of representations benefits from inherent structures and relationships of the data. It simultaneously seeks image projection and representation coefficients such that they mutually enhance each other and lead to powerful data representations. An efficient algorithm is developed to solve the proposed objective function with provable decreasing and convergence property. Extensive experimental results verify the effectiveness of the new method.
• Abstract（参考訳）: サブスペースクラスタリング法は近年広く研究されている。 入力が2次元(2D)データである場合、既存のサブスペースクラスタリング法は通常ベクトルに変換し、元のデータから固有の構造や関係を著しく損なう。 本稿では,2次元データに対する新しいサブスペースクラスタリング手法を提案する。 2Dデータを入力として直接使用するので、表現の学習はデータ固有の構造や関係から恩恵を受ける。 画像投影係数と表現係数を同時に求め、互いに互いに強化し、強力なデータ表現をもたらす。 提案する目的関数に対して,減算と収束性が証明可能な効率的なアルゴリズムを開発した。 広範な実験結果により,新しい手法の有効性が検証された。

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